Преобразовать Numpy массивы в c 2-мерную форму - PullRequest
0 голосов
/ 30 мая 2020

В настоящее время я работаю с numpy и мне нужно преобразовать большие наборы данных. Отправной точкой являются некие одномерные массивы. Их следует объединить в большой двумерный массив. Прилагаю небольшой пример того, как это должно выглядеть.

# Returns 16 arrays with four numbers in each array (from 0 to 3)
array = [np.arange(4) for i in range(16)]

# Each of these arrays should be transformed to become a two-dimensional shape=(2,2)
array.reshape((2,2))

1. Step:
# Subsequently, the first of all of them are to be brought together:
[[0,1,0,1,0,1,0,1,0,1, ...,0,1],
[2,3,2,3,2,3,2,3,2,3, ...,2,3]]

2. Step:
# Afterwards, the arrays are to be wrapped on the basis of a length (let's say 8). The result should look like this:
[[0,1,0,1,0,1,0,1],
[2,3,2,3,2,3,2,3],
[0,1,0,1,0,1,0,1],
[2,3,2,3,2,3,2,3]]

Это всего лишь миниатюрный пример. На самом деле я работаю с массивом длиной 64, который нужно преобразовать в массив с формой = (8, 8). И в конце я хочу создать двумерный массив с размерами 416x416.

Изменить: Итак, мой текущий вопрос: как мне перейти к первому и второму шагу в приведенном выше примере?

Ответы [ 3 ]

1 голос
/ 30 мая 2020

Ну, пример, который вы опубликовали, все ясно объясняет. Не знаю, в чем проблема. Реализация преобразования с 64 на 8 * 8 будет выглядеть примерно так:

import numpy as np

a = np.array([i for i in range(64)]) # defines a 64*1 1-D array
# a = array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
#        17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
#        34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50,
#        51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63])
print(a.shape) # (64,)
a = a.reshape((8,8)) # makes "a" an 8*8 2-D array
# array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7],
#        [ 8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
#        [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23],
#        [24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31],
#        [32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
#        [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47],
#        [48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55],
#        [56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63]])
print(a.shape) # (8, 8)

То же самое касается преобразования массива 173056 * 1 в массив 416 * 416.

Может быть, вы сбиты с толку тем фактом, что вы можете использовать метод reshape для двумерного массива. Конечно можно!

1 голос
/ 30 мая 2020

Предполагая, что вы создали массив (как вы описали), попробуйте следующий код:

chunkSize = 8      # No of columns in the result
# Reshape and bring together
array2 = np.hstack([ arr.reshape(2,2) for arr in array ])
# The final result
result = np.vstack(np.hsplit(array2, [ (n + 1) * chunkSize
    for n in range(int(array2.shape[1] / chunkSize) - 1) ]))
1 голос
/ 30 мая 2020

Вы можете использовать np.pad с mode = 'wrap':

final_width = 8
final_height = 8

a = np.arange(4).reshape(2,2)
np.pad(a, ((0, final_height-a.shape[0]),(0, final_width-a.shape[1])), mode='wrap')
a

out:
array([[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
       [2, 3, 2, 3, 2, 3, 2, 3],
       [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
       [2, 3, 2, 3, 2, 3, 2, 3],
       [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
       [2, 3, 2, 3, 2, 3, 2, 3],
       [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
       [2, 3, 2, 3, 2, 3, 2, 3]])
...